基于多任务深度学习的齿轮箱多故障诊断方法
点击次数：
所属单位：计算机与软件学院
发表刊物：振动与冲击
论文编号：40019
卷号：38
期号：23
页面范围：8p
是否译文：否
发表时间：2019-11-28
发表时间：2019-11-28
硕士生导师
职称：副教授
性别：女
学历：博士研究生毕业
学位：博士学位
在职信息：在岗
所在单位：计算机学院、软件学院（公共计算机教学部）
学科：计算机科学与技术
联系方式：zxp@nuist.edu.cn QQ：51567986
电子邮箱：
基于多任务深度学习的齿轮箱多故障诊断方法
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所属单位：计算机与软件学院
发表刊物：振动与冲击
论文编号：40019
卷号：38
期号：23
页面范围：8p
是否译文：否
发表时间：2019-11-28
发表时间：2019-11-28